본 논문에서는 공격 횟수와 공격 유형을 모두 고려하여 차량 내 네트워크에서 해킹을 탐지하는 침입 탐지 시스템의 성능을 개선하는 기법을 제안한다. 침입 탐지 시스템에서 침입을 정상으로 잘못 인식하는 FNR(False Negative Rate)과 정상을 침입으로 잘못 인식하는 FPR(False Positive Rate)은 모두 차량의 안전에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 일정 홧수 이상 공격으로 탐지된 데이터 프레임을 자동적으로 공격으로 처리하며, 자동 공격으로 판단하는 방법도 공격 유형에 따라 다르게 적용함으로서 FNR과 FPR을 모두 개선하는 침입 탐지 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 제안하는 기법은 DoS(Denial of Service) 공격과 Spoofing 공격에서 FNR과 FPR을 효과적으로 개선할 수 있었다.
모델 역추론 공격은 공격 대상 네트워크를 훈련하기 위해 사용되는 훈련 데이터셋 중 개인 데이터셋을 공개 데이터셋을 사용하여 개인 훈련 데이터셋을 복원하는 것이다. 모델 역추론 방법 중 적대적 생성 신경망을 사용하여 모델 역추론 공격을 하는 과거의 논문들은 딥러닝 모델 전체의 역추론에만 초점을 맞추기 때문에, 이를 통해 얻은 원본 이미지의 개인 데이터 정보는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 대상 모델의 중간 출력을 사용하여 개인 데이터에 대한 더 품질 높은 정보를 얻는데 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 모델이 원본 이미지를 생성하기 위해 사용되는 계층별 역추론 공격 방법을 소개한다. MNIST 데이터셋으로 훈련된 적대적 생성 신경망 모델을 사용하여, 원본 이미지가 대상 모델의 계층을 통과하면서 얻은 중간 계층의 출력 데이터를 기반으로 원본 이미지를 재구성하고자 한다. GMI 의 공격 방식을 참고하여 공격 모델의 손실 함수를 구성한다. 손실 함수는 사전 손실 및 정체성 손실항을 포함하며, 역전파를 통해서 원본 이미지와 가장 유사하게 복원할 수 있는 표현 벡터 Z 를 찾는다. 원본 이미지와 공격 이미지 사이의 유사성을 분류 라벨의 정확도, SSIM, PSNR 값이라는 세 가지 지표를 사용하여 평가한다. 공격이 이루어지는 계층에서 복원한 이미지와 원본 이미지를 세 가지 지표를 가지고 평가한다. 실험 결과, 공격 이미지가 원본 이미지의 대상 분류 라벨을 정확하게 가지며 원본 이미지의 필체를 유사하게 복원하였음을 보여준다. 평가 지표 또한 원본 이미지와 유사하다는 것을 나타낸다.
본 논문은 클라우드 컴퓨팅 시스템을 안전하게 보호하기 위한 보안 시스템을 제안한다. 클라우드 컴퓨팅은 방대한 자원을 보유하고 있으며, 자원 가상화를 통해 다수의 사용자에게 그들이 원하는 서비스를 제공하는 시스템이다. 클라우드 컴퓨팅은 보유한 자원과 시스템내에 저장된 사용자들의 정보로 인해 공격자의 공격 대상이 되기 쉬우며, 공격이 성공할 경우 단일 컴퓨팅 시스템이나, 엔터프라이즈 컴퓨팅 시스템에서의 피해 규모에 비할 수 없는 막대한 손실을 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅의 보안을 위협하는 다양한 공격들로부터 클라우드 컴퓨팅 시스템을 보호하기 위한 보안 시스템을 설계하고 제안한다.
DDoS 공격은 주요 정부기관 및 기업의 서비스 시스템 및 웹사이트를 마비시키는 사이버 공격의 수단으로 지속적으로 이용되고 있다. 최근에는 증폭기법을 이용한 DDoS 공격이 지속적으로 발생하고 있는데 공격의 특징상 다수의 정상적으로 동작하고 있는 서버들에서 공격 트래픽이 발생하므로 정상 트래픽과의 구분이 어렵고 수백 Gbps 이상의 대규모의 공격 트래픽을 발생시킬 수 있으므로 탐지를 하더라도 방어를 하는 것이 매우 어려운 상황이다. 그리고 공격에 이용되는 프로토콜들 중에서 SSDP, SNMP등 일부 프로토콜들은 IoT 장비들에서 널리 사용되는 프로토콜이기 때문에 앞으로 공격에 이용될 수 있는 서버들도 크게 증가할 것으로 예측된다. 본 논문에서는 최근에 인터넷에 커다란 위협이 되고 있는 증폭 기법을 이용한 DDoS 공격들에 대해 이용되는 프로토콜별로 공격 기법을 분석한다. 또한, 공격에 효과적으로 대응하기 위해 공격을 방어하는 네트워크에 공격자가 존재하는 경우, 공격에 사용되는 서버가 존재하는 경우, 공격 대상이 존재하는 경우들로 나누어 각각의 상황에 취할 수 있는 대응 방법을 제안한다.
최근 피싱의 한 유형으로 등장한 파밍은 웹 사이트를 위조하여 개인정보를 탈취하는 공격이다. 신뢰받는 기관(금융, 정부 등)의 사이트로 위장하여 개인정보를 탈취하는 방식은 같으나 차이점은 피싱의 경우 유사 도메인을 이용하는 경우가 많아 사용자가 주의를 기울이면 공격을 피할 수 있다. 하지만, 파밍의 경우 DNS 스푸핑을 이용하여 사용자가 정확한 도메인주소(URL)를 입력 하더라도 공격자가 미리 만들어둔 위장 웹 서버로 접속이 되기 때문에 사용자가 주의 깊게 살펴보아도 공격을 인지하기 어렵다. 본 논문에서는 파밍 공격에 사용되는 DNS 스푸핑에 대해 논의하고 파밍 탐지기법에 대해 소개한다. 궁극적으로는 파밍 탐지기법들을 비교 및 분석한 후 실제 구현을 위해서 극복해야 할 한계점을 알아본다.
최근 전자금융사기가 급증하여 정부에서 스미싱, 파밍, 피싱, 메모리 해킹에 대한 예방법, 대처 요령을 배포하고 전자금융거래법을 강화하였다. 이에 따라 전자금융사기 방법 또한 진화하고 대처하기 어렵게 변하고 있다. 과거의 무작위 대상로 보이스피싱이 아닌 공격 대상의 개인 정보를 알아내서, 공격대상의 개인정보를 빅데이터로 만들어 치밀하게 분석한다. 분석한 정보를 토대로 보이스피싱을 하는 신종 전자금융사기로 진화하였다. 빅데이터화된 개인정보를 융합한 보이스피싱의 공격 방법을 분석하고 앞으로 점점 더 진화하고 있는 전자금융사기의 대응방안을 제안한다. 메모리에 의미 없는 데이터를 저장하는 방법으로 공격자는 빅데이터 기반으로 개인정보를 획득한다해도 정확한 정보를 도출 시킬 수 없으며 보이스피싱 또한 제대로 할 수 없게 된다. 본 논문에서 새로운 사회공학적 공격을 알아보고 그에 따른 대응방안을 제안한다.
MPEG(Moving Pictures Experts Group)에서는 딥러닝을 포함한 머신 비전과 관련하여 Video for machines 란 이름의 새로운 부호화 표준에 대한 논의를 진행하고 있다. VCM 에서는 기존의 비디오 부호화와 달리 머신을 기준으로 한 비디오 부호화를 목표로 한다. 본 논문에서는 적대적 공격 모델을 이용하여 VCM 부호화에 대해서 분석을 하고자 한다. 적대적 공격 모델 관점에서 비디오 부호화의 특성에 대해서 살펴보고, 이를 고려한 부호화 개발 방향에 대해 살펴본다.
본 논문에서는 워터마크를 훼손할 수 있는 다양한 공격을 크게 파형 공격과 동기 공격으로 구분하고 두 부류의 공격에 대해 특화된 방어를 수행하기 위한 2-계층 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 동기 공격에 대한 방어를 위한 동기층(synchronization layer)과 일반적인 파형 공격에 대한 표시층(marking layer)의 2-계층으로 구성된다. 동기층에서는 다양한 공격에 대해서도 일정하게 선택되는 목표 영역을 선정하고, 표시층에서는 해당 영역에 대역-확산에 기반을 둔 방식으로 워터마크를 삽입한다. 이러한 2-계층 워터마킹 기법을 사용함으로써 기존의 원본 영상을 사용하지 않는 워터마킹 기법이 가지는 이동, 회전과 같은 기하학적인 공격에 보이는 문제점을 해결할 수 있게 된다.
악성코드의 지속적인 진화와 확대로 인해 악성코드 자체의 은닉 및 봇넷의 구성, C&C 서버의 구조뿐만 아니라 좀비 PC 를 이용한 DDoS 공격 방식에도 변화가 지속되고 있으며, 이에 대한 대등이 서비스 제공자에게 있어 가장 중요한 보호 이슈 중 하나로 대두되고 있다. 최근 이러한 DDoS 공격의 가장 일반적인 형태인 GET flooding 공격의 경우 리다이렉션 방법을 이용하여 회피하였지만, 최근들어 공격자가 일부 좀비 PC 를 이용하여 공격을 수행한 후 리다이렉션 페이지의 주소를 확보, C&C 서버를 통해 리다이렉션된 실제 응답페이지를 직접 공격하게 함으로써 이를 무력화 시키는 방법을 사용하고 있다. 본 논문은 호스트이름 변경, 페이지 주소 변경 등을 상황에 맞게 지속적으로 변경 적용하는 다이내믹 리다이렉션(Dynamic Redirection) 기법을 사용하여 효과적으로 리다이렉션 무력화 공격에 대응하는 방법을 제안한다.
본 논문은 인터넷 서버의 정상적인 TCP 연결을 방해하는 형태의 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격으로부터 서버를 보호하고 원활한 서비스를 제공하기 위한 DDoS 공격 차단 방법에 관한 것이다. 즉, 유효한 TCP 연결만을 전달해주는 기능을 가진 네트워크 인터페이스 카드에서의 고속 TCP 연동 로직(NIC_Cookie)에 대하여 기술한다. NIC_Cookie의 장점은 플러딩 공격 상태에서도 실시간으로 공격 패킷을 차단하고 정상적인 패킷만이 메인 CPU로 전달될 수 있도록 하기 때문에, 서버의 CPU 성능과 외부 네트워크의 구성 등에 영향을 받지 않는다는 것이다. 또한, 패킷 단위로 공격 TCP 세션에 대하여 실시간 차단 대응을 하기 때문에 정상적인 연결 시도에 대하여 잘못된 대응을 할 가능성이 없다. 이와 더불어, NCI_Cookie 로직 추가로 발생하는 지연시간은 패킷 길이와 상관없이 $7{\times}10^{-6}$초 이하의 성능을 보장하며, 본 논문에서는 구현된 NIC_Cookie가 일반적인 플러딩 공격을 실시간으로 방어하면서 그 성능을 보장함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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